JP6659049B2 - 血糖値予測装置、血糖値予測方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの将来の血糖値を予測するための血糖値予測装置、血糖値予測方法及びこれらを実現するためのプログラムに関する。

近年、日本人の食生活の変化により、糖尿病患者は増加の一途をたどっている。一般に、糖尿病患者は、血液中のグルコースの濃度が一定の基準を超えた状態になる。そのため、糖尿病患者は、のどの渇き、大量の尿の排泄、さらには、意識障害、昏睡などの重大な症状を有する。よって、糖尿病を発症または糖尿病が重症化する前に、食事や運動などの生活改善を行うとともに、必要に応じて投薬などの適切な治療を行う必要がある。

糖尿病の発症の有無は、人体の血液中のグルコースの濃度、すなわち血糖値に基づいて判定される。例えば、特許文献１には、血糖値に応じて、境界型糖尿病及び糖尿病の判定を行う点が開示されている。

しかしながら、血糖値は、食後に増加した後、減少するなど、一日の間で変化する。したがって、正確な血糖値を把握するためには、一日の間に、何度も血糖値を測定する必要がある。そのため、糖尿病患者は、携帯型の血糖値計で自身の血糖値を測定することにより、血糖値の管理を行っている。

このような血糖値の管理は、糖尿病の治療だけでなく、糖尿病の発症または糖尿病の重症化を予防するためにも、重要である。例えば、血糖値の管理は、糖尿病患者に対してインスリンの投与量を決定する際に重要になるとともに、食事や運動などの生活改善にも役立てられる。しかしながら、血糖値測定を何度も行うことは、被測定者に大きな負担となる。

これに対し、血糖値測定時のユーザ（被測定者）の負担を軽減するために、血糖値を予測する方法が考えられている。例えば特許文献２には、ユーザの空腹時血糖値に基づいて、予め設定された血糖値の時系列変化のパターンの中から１つのパターンを選択し、該パターンを光学的測定によって得られた複数の測定値を用いて補正する血糖値予測装置が開示されている。また、例えば特許文献３には、経口糖負荷試験において各時点で血糖値及びインスリン値を測定し、その測定結果を血糖値及びインスリン値のグラフに表し、正常型、境界型及び糖尿病型の領域のうちどの領域に属するかを判定する糖尿病検査装置が開示されている。

国際公開第２０１４／１６８１２５号 特開２０１４−１０９９８４号公報 特開平４−２５６７４４号公報

上述のように、血糖値を測定または予測する様々な方法が考えられている。しかしながら、血糖値は、時間によって変化するだけでなく、個人の生活習慣や年齢等によっても変わる。そのため、従来のような血糖値の測定方法や予測方法では、糖尿病かどうかを精度良く判定することが難しい。特に、食後に血糖値が大きく上昇する糖尿病予備群（境界型）の人は、糖尿病患者のように空腹時血糖値が高くならない。そのため、糖尿病予備群の人と健常者との見極めが難しい。

一方、糖尿病の発症または重症化を防止するためには、ユーザの将来の血糖値を精度良く予測して、適切な対策を実施することが好ましい。しかしながら、上述のように血糖値は時間以外の要因によっても変化するため、ユーザの現在の血糖値から将来の血糖値を推測することはさらに困難であった。

本発明の目的は、ユーザの将来の血糖値を精度良く予測可能な血糖値予測装置を得ることにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における血糖値予測装置は、ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測装置である。この血糖値予測装置は、前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得部と、前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別部と、前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測部とを備える。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における血糖値予測方法は、ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法である。この血糖値予測方法は、前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得ステップと、前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップとを備える。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法を実行するためのプログラムである。このプログラムは、コンピュータに、前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得ステップと、前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップとを実行させる。

以上のように、本発明の一側面における血糖値予測装置によれば、ユーザの将来の血糖値を精度良く予測可能な血糖値予測装置が得られる。

血糖値予測装置の概略構成を示す図である。 発症リスク予測装置の詳細構成を示すブロック図である。 ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値の算出に用いる統計データの一例を示すグラフである。 発症リスクを予測する際に用いる標準正規分布の一例を示す図である。 発症リスク予測装置の動作の一例を示すフローである。 層判別の動作の一例を示すフローである。 コンピュータの構成の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態に係る血糖値予測装置、血糖値測定方法及びプログラムについて、図１から図７を参照しながら説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る血糖値予測装置１の概略構成を示す図である。この血糖値予測装置１は、ユーザの糖尿病に関する判別結果と、過去の空腹時血糖値と、該空腹時血糖値の計測時点でのユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値とを用いて、ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する。

詳しくは、血糖値予測装置１は、ユーザの血糖値の測定値と、ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値と、ユーザの健康診断の結果とに基づいて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する。そして、血糖値予測装置１は、ユーザが過去に測定した空腹時血糖値と、該空腹時血糖値の測定時点でのユーザの年齢における空腹時血糖値の平均値との差分を求め、その差分と上述の判別結果とを用いて、ユーザの将来の空腹時血糖値を予測する。

具体的には、血糖値予測装置１は、取得部１１と、層判別部１２と、予測部１３とを備える。取得部１１は、血糖値の予測を行うユーザの健康診断の結果を、データベース等から取得する。また、取得部１１は、ユーザの血糖値の測定結果及びユーザのＨｂＡ１ｃの測定結果を、血糖値測定装置またはデータベース等から取得する。取得部１１は、ユーザの血糖値の測定結果として、空腹時血糖値の測定値、食後から１時間後の血糖値（以下、食後１ｈの血糖値という）の測定値、及び食後から２時間後の血糖値（以下、食後２ｈの血糖値という）の測定値を取得する。また、取得部１１が取得する空腹時血糖値の測定値は、最新の測定結果だけでなく、過去の測定結果も含む。

なお、血糖値測定装置は、血液を採取して血糖値を測定する従来のような構成の血糖値測定装置や、光を用いて血糖値を測定する光学式の血糖値測定装置など、どのような測定装置であってもよい。

層判別部１２は、取得部１１によって取得された、ユーザの健康診断結果と、ユーザの血糖値の測定結果と、ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値とを用いて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する。層判別部１２には、ユーザの血糖値の測定結果として、空腹時血糖値の測定値、食後１ｈの血糖値の測定値、及び食後２ｈの血糖値の測定値が入力される。

予測部１３は、ユーザの過去の空腹時血糖値の測定値と、該空腹時血糖値を測定した時点でのユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める。また、予測部１３は、その差分の時系列変化を算出するとともに、算出した差分の時系列変化に対して層判別部１２による判別結果に基づいて補正を行う。予測部１３は、この補正結果を用いて、ユーザの今後の空腹時血糖値を求める。

なお、ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値とは、ユーザの年齢における平均空腹時血糖値であり、図３に示すような統計データ（例えば健康診断によって得られた性別及び年齢区分別の統計値）から得られた平均値を用いる。図３に示す統計データは一例であり、他の統計データを用いて、ユーザの年齢における平均空腹時血糖値を求めてもよい。

以上のような血糖値予測装置１の構成により、ユーザの将来の空腹時血糖値を精度良く予測することができる。すなわち、血糖値予測装置１は、過去の空腹時血糖値の時系列変化を用いて、ユーザの将来の空腹時血糖値を予測するため、ユーザ毎に将来の空腹時血糖値をより正確に算出することが可能である。このように、血糖値予測装置１によってユーザの将来の空腹時血糖値を精度良く予測することにより、ユーザの将来の糖尿病の罹患可能性を精度良く判定することが可能になる。

次に、血糖値予測装置１のより具体的な構成を、図２を用いて詳細に説明する。図２は、本発明の実施形態に係る血糖値予測装置１を含む発症リスク予測装置１０の詳細構成を示すブロック図である。

発症リスク予測装置１０は、血糖値予測装置１で予測されたユーザの将来の血糖値を用いて、ユーザの糖尿病の発症リスクを予測する。発症リスク予測装置１０は、ネットワークに接続されたサーバ等のコンピュータ装置によって構成される。なお、血糖値予測装置１を、発症リスク予測装置１０の他の構成とは別のコンピュータ装置によって構成してもよい。

発症リスク予測装置１０は、血糖値予測装置１と、層判別予測部２と、リスク予測部３とを備える。まず、血糖値予測装置１について、以下で説明する。

血糖値予測装置１は、取得部１１と、層判別部１２と、予測部１３とを備える。取得部１１は、データサーバ５に記憶されているユーザの健康診断結果及び血糖値測定結果のデータを発症リスク予測装置１０に取り込む。この実施形態では、ユーザの健康診断結果及び血糖値測定結果を記憶するデータサーバ５が、発症リスク予測装置１０とは別のコンピュータ装置によって構成されている。そのため、取得部１１は、インターネットを介してデータサーバ５からデータを取得している。

なお、本実施形態では、データサーバ５にユーザの健康診断結果及び血糖値測定結果を記憶させているが、この限りではなく、発症リスク予測装置１０に記憶部を設けて、該記憶部に健康診断結果及び血糖値測定結果を記憶させるようにしてもよい。

取得部１１は、健康診断結果として、例えば、ユーザのＢＭＩや年齢などを取得する。取得部１１は、ユーザの血糖値の測定結果として、例えば、空腹時血糖値の測定値、食後１ｈの血糖値の測定値、及び食後２ｈの血糖値の測定値を取得する。取得部１１が取得する空腹時血糖値の測定値は、最新の測定結果だけでなく、過去の測定結果も含む。過去の測定結果は、後述の予測部１３でユーザの将来の空腹時血糖値を予測する際に用いられる。なお、糖尿病と診断される５年以上前から血糖値の上昇などの兆候が見られることから、ユーザの将来の空腹時血糖値を予測する際に用いられる過去の測定結果は、過去５年以内の結果であることが好ましい。

層判別部１２は、取得部１１によってデータサーバ５から取得したユーザの健康診断結果及び血糖値測定結果を用いて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する。詳しくは、層判別部１２は、空腹時血糖値、食後１ｈの血糖値、食後２ｈの血糖値及びＨｂＡ１ｃの各測定値と、健康診断で得られたＢＭＩ及び年齢とを用いて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する。具体的なフローを図６に示す。

層判別部１２は、図６に示すように、空腹時血糖値、食後２ｈの血糖値及び食後１ｈの血糖値の各測定値が、それぞれ規定値よりも小さければ、ユーザは正常型と判定する。また、層判別部１２は、空腹時血糖値及びＨｂａ１ｃの各測定値が、それぞれ閾値よりも大きく且つＢＭＩ及び年齢が所定の条件を満たす場合には、ユーザは糖尿病型と判定する。図６に示すフローの詳しい説明は後述する。

予測部１３は、層判別部１２による層判別結果を用いて、ユーザの将来の空腹時血糖値を予測する。本実施形態では、予測部１３は、現在から５年後までのユーザの空腹時血糖値を予測する。なお、予測部１３は、ユーザの将来の空腹時血糖値を予測可能であれば、１から４年後、６年後以降の空腹時血糖値を予測するように構成されていてもよい。

予測部１３は、差分算出部２１と、血糖値算出部２２とを備える。差分算出部２１は、ユーザの過去５年分の空腹時血糖値の測定値と、該空腹時血糖値を計測した時点でのユーザの各年齢における平均空腹時血糖値との差分を算出する。すなわち、差分算出部２１は、以下の（１）から（５）の各式を用いて、差分ΔＹ_ｉ−ｎを算出する。以下の各式において、Ｙ_ｉ−ｎ（ｉはユーザの年齢、ｎは１〜５年）は、ユーザの過去５年分の空腹時血糖値を示しており、Ｘ_ｉ−ｎは、過去５年間のユーザの各年齢における平均空腹時血糖値を示している。
ΔＹ_ｉ−５＝Ｙ_ｉ−５−Ｘ_ｉ−５ （１）
ΔＹ_ｉ−４＝Ｙ_ｉ−４−Ｘ_ｉ−４ （２）
ΔＹ_ｉ−３＝Ｙ_ｉ−３−Ｘ_ｉ−３ （３）
ΔＹ_ｉ−２＝Ｙ_ｉ−２−Ｘ_ｉ−２ （４）
ΔＹ_ｉ−１＝Ｙ_ｉ−１−Ｘ_ｉ−１ （５）
ΔＹ_ｉ＝Ｙ_ｉ−Ｘ_ｉ

差分算出部２１は、上述のように算出したΔＹ_ｉ−ｎを用いて、過去５年間の平均値ΔＹを求めるとともに、このΔＹを用いて、以下の（６）式のようなユーザの空腹時血糖値の推定モデルＺ_ｉを設定する。
Ｚ_ｉ＝ΔＹ×ｉ×α＋Ｘ_ｉ （６）

ここで、αは、層判別部１２によってユーザが正常型であると判定された場合にはα＝１に設定され、層判別部１２によってユーザが境界型であると判定された場合にはα＝１．２に設定される。

差分算出部２１は、上式（６）を用いて、５年後までの各年におけるユーザの空腹時血糖値の推定値Ｚ_ｉ＋ｍ（ｍは１〜５年）を算出する。

以上のような血糖値予測装置１の構成により、ユーザの過去５年分の空腹時血糖値を用いて、ユーザの今後５年間の空腹時血糖値を予測することができる。よって、ユーザの将来の空腹時血糖値を精度良く求めることができる。しかも、血糖値予測装置１は、層判別部１２による判別結果を用いて空腹時血糖値の推定値を補正するため、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれの層であるかに応じて将来の空腹時血糖値を精度良く求めることができる。

層判別予測部２は、血糖値予測装置１によって予測されたユーザの将来の空腹時血糖値を用いて、ユーザが将来、正常型、境界型及び糖尿病型のいずれになるかを予測する。具体的には、層判別予測部２は、予測される空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄｌ以上であれば、その時点でユーザが糖尿病型であると予測する。また、層判別予測部２は、予測される空腹時血糖値が１１０ｍｇ／ｄｌ以上で１２６ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合には、その時点でユーザが境界型であると予測する。層判別予測部２は、予測される空腹時血糖値が１１０ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合には、その時点でユーザが正常型であると予測する。

リスク予測部３は、所定期間内の空腹時血糖値の変化のばらつきを用いて標準正規分布を作成し、糖尿病と判定される閾値である空腹時血糖値１２６ｍｇ／ｄｌの値が前記標準正規分布における９５％信頼区間内のどの位置に位置付けられるかによって、糖尿病のリスク判定を行う。

具体的には、リスク予測部３は、図４に示すように、ユーザの所定期間内における空腹時血糖値の変化のばらつきを考慮して標準正規分布を作成する。リスク予測部３は、図４に示す標準正規分布の９５％信頼区間に対し、糖尿病と判定される閾値（空腹時血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ）を分割線Ｐとする。リスク予測部３は、この分割線Ｐによって分割された９５％信頼区間の面積比率を、９５％に乗算することにより、糖尿病の罹病リスクを算出する。

例えば、図４に示すように、分割線Ｐによって９５％信頼区間が、領域Ａと領域Ｂに分割された場合、標準正規分布の曲線によって得られる９５％信頼区間内の面積（図４に斜線で示す範囲）に対する領域Ａの面積比率Ｓに、９５％を乗算した値、すなわち９５％×Ｓがユーザの糖尿病の罹病リスクになる。

以上のような発症リスク予測装置１０の構成により、血糖値予測装置１によって精度良く予測されたユーザの将来の空腹時血糖値を用いて、ユーザの糖尿病の罹病リスクを予測することができる。しかも、発症リスク予測装置１０は、ユーザの将来の空腹時血糖値のばらつきを考慮して糖尿病の罹病リスクを算出するため、該罹病リスクを精度良く求めることができる。

次に、本発明の実施形態に係る発症リスク予測装置１０の動作について図５及び図６を用いて説明する。図５は、発症リスク予測録置１０の動作を示すフロー図である。図６は、発症リスク予測装置１０に含まれる血糖値予測装置１の層判別の動作を示すフロー図である。以下の説明において、図１から図４を適宜、参酌する。本実施形態では、発症リスク予測装置１０内の血糖値予測装置１を動作させることによって、血糖値予測方法が実施される。よって、本実施形態における血糖値予測方法の説明は、以下の血糖値予測装置１の動作説明に代える。

図５に示すフローがスタートすると（スタート）、まず、発症リスク予測装置１０では、血糖値予測装置１の取得部１１が、ユーザの健康診断結果を、データサーバ５から取得する（ステップＳ１）。取得部１１は、健康診断結果として、例えば、ユーザのＢＭＩや年齢などを取得する。

次に、取得部１１は、ユーザの血糖値測定結果を、データサーバ５から取得する（ステップＳ２）。取得部１１は、ユーザの血糖値の測定結果として、例えば、空腹時血糖値の測定値、食後１ｈの血糖値の測定値、及び食後２ｈの血糖値の測定値を取得する。取得部１１が取得する空腹時血糖値の測定値は、最新の測定結果だけでなく、過去の測定結果も含む。過去の測定結果は、ステップＳ４におけるΔＹの計算に用いられる。

層判別部１２は、取得部１１が取得した健康診断結果及び血糖値測定結果を用いて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する（ステップＳ３）。層判別部１２による層判別のフローを図６に示す。図６に示すフローの詳細の説明については後述する。

図６に示すフローによるユーザの層判別が行われた後、ステップＳ４において、差分算出部２１は、過去の空腹時血糖値と該空腹時血糖値を測定した際のユーザの年齢毎における統計上の平均空腹時血糖値とを用いてΔＹを算出する。具体的には、差分算出部２１は、過去５年間の空腹時血糖値の測定値Ｙ_ｉ−ｎと、過去５年間におけるユーザの年齢での統計上の平均空腹時血糖値Ｘ_ｉ−ｎとの差分ΔＹ_ｉ−ｎを求めた後、算出したΔＹ_ｉ−ｎを用いて過去５年間の平均値ΔＹを求める。

次に、血糖値算出部２２は、ステップＳ５において、空腹時血糖値推定モデルＺを求める。具体的には、血糖値算出部２２は、ステップＳ４で求めたΔＹと、ステップＳ３で求めた判別結果を用いて、上述の（６）式を求める。なお、ステップＳ３においてユーザが正常型であると判定された場合には上述の（６）式においてα＝１とし、ステップＳ３においてユーザが境界型であると判定された場合には上述の（６）式においてα＝１．２とする。

続くステップＳ６において、血糖値算出部２２は、ステップＳ５で求めた空腹時血糖値推定モデルＺ（上述の（６）式）を用いて、所定期間後（例えば５年後）までの空腹時血糖値を一年毎に求める。

そして、層判別予測部２は、ステップＳ６において求めた前記所定期間後までの空腹時血糖値の推定値を用いて、将来のユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判別する（ステップＳ７）。すなわち、層判別予測部２は、空腹時血糖値の推定値が、例えば１００ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合には、ユーザは正常型と判別する。また、層判別予測部２は、空腹時血糖値の推定値が、例えば１００ｍｇ／ｄｌ以上で１２６ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合には、ユーザは境界型と判別する。層判別予測部２は、空腹時血糖値の推定値が、例えば１２６ｍｇ／ｄｌ以上の場合には、ユーザは糖尿病型と判別する。

続くステップＳ８では、リスク予測部３は、ステップＳ６で求めた所定期間後までの空腹時血糖値を用いて図４に示す標準正規分布を求める。また、リスク予測部３は、標準正規分布の９５％信頼区間において、糖尿病と判定される閾値（空腹時血糖値１２６ｍｇ／ｄｌ）によって分割される領域Ａの面積比を求めた後、該面積比と９５％との乗算によって、罹病リスクを算出する。

その後、このフローを終了する（エンド）。

＜層判別＞
次に、図５に示すフローのステップＳ３で実行される層判別のフローを、図６を用いて説明する。

図６に示すように、層判別部１２による層判別フローがスタートすると（スタート）、まず、層判別部１２は、ユーザの空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌよりも小さく且つＨｂＡ１ｃが６．０％よりも小さいと判定した場合（ステップＳＡ１においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ２に進んで、食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さいかどうかを判定する。

一方、層判別部１２は、ユーザの空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌ以上またはＨｂＡ１ｃが６．０％以上の場合（ステップＳＡ１においてＮＯの場合）、ステップＳＡ４以降に進んで、ユーザの空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌ以上で１２６ｍｇ／ｄｌ以下かどうかを判定する。

層判別部１２は、ステップＳＡ２で食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さいと判定した場合（ステップＳＡ２においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ３に進んで、食後１ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さいかどうかを判定する。

一方、層判別部１２は、ステップＳＡ２で食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上であると判定した場合（ステップＳＡ２においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ９に進んで、ユーザが境界型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌよりも小さく且つＨｂＡ１ｃが６．０％よりも小さい場合でも、食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上の場合には、ユーザは境界型と判定される。

層判別部１２は、ステップＳＡ３で食後１ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さいと判定した場合（ステップＳＡ３においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ１０に進んで、ユーザが正常型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌよりも小さく且つＨｂＡ１ｃが６．０％よりも小さい場合で、食後２ｈの血糖値及び食後１ｈの血糖値がそれぞれ１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合に、ユーザは正常型と判定される。

一方、層判別部１２は、ステップＳＡ３で食後１ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上であると判定した場合（ステップＳＡ３においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ７に進んで、食後１ｈの血糖値が２００ｍｇ／ｄｌよりも大きいかどうかを判定する。

ステップＳＡ７において、層判別部１２が、食後１ｈの血糖値が２００ｍｇ／ｄｌよりも大きいと判定した場合（ステップＳＡ７においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ８に進んで、ユーザが糖尿病型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌよりも小さく且つＨｂＡ１ｃが６．０％よりも小さい場合で、食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合でも、食後１ｈの血糖値が２００ｍｇ／ｄｌよりも大きい場合には、ユーザは糖尿病型と判定される。

一方、ステップＳＡ７において、層判別部１２が、食後１ｈの血糖値が２００ｍｇ／ｄｌ以下であると判定した場合（ステップＳＡ７においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ９に進んで、ユーザが境界型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌよりも小さく且つＨｂＡ１ｃが６．０％よりも小さい場合で、食後２ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌよりも小さい場合でも、食後１ｈの血糖値が１４０ｍｇ／ｄｌ以上で２００ｍｇ／ｄｌ以下の場合には、ユーザは境界型と判定される。

上述のステップＳＡ４において、層判別部１２が、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌ以上で１２６ｍｇ／ｄｌ以下であると判定した場合（ステップＳＡ４においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ９に進んで、ユーザが境界型であると判定する。すなわち、ＨｂＡ１ｃが６．０％以上の場合でも、空腹時血糖値が１００ｍｇ／ｄｌ以上で１２６ｍｇ／ｄｌ以下の場合には、ユーザは境界型と判定される。

一方、上述のステップＳＡ４において、層判別部１２が、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄｌよりも大きいと判定した場合（ステップＳＡ４においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ５に進んで、ＨｂＡ１ｃが６．５％以下かどうかを判定する。このステップＳＡ５において、層判別部１２が、ＨｂＡ１ｃが６．５％以下であると判定した場合（ステップＳＡ５においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ９に進んで、ユーザが境界型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄｌよりも大きい場合でも、ＨｂＡ１ｃが６．５％以下の場合には、ユーザは境界型と判定される。

一方、ステップＳＡ５において、層判別部１２が、ＨｂＡ１ｃが６．５％よりも大きいと判定した場合（ステップＳＡ５においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ６に進んで、健康診断結果からユーザのＢＭＩが２４．５以上であり且つ年齢が４０歳よりも大きいかどうかを判定する。このステップＳＡ６において、層判別部１２が、ＢＭＩが２４．５以上であり且つ年齢が４０歳よりも大きいと判定した場合（ステップＳＡ６においてＹＥＳの場合）には、ステップＳＡ９に進んで、ユーザが境界型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄｌよりも大きくて、ＨｂＡ１ｃが６．５よりも大きい場合でも、ＢＭＩが２４．５以上であり且つ年齢が４０歳よりも大きい場合には、ユーザは境界型と判定される。

一方、ステップＳＡ６において、層判別部１２が、ユーザのＢＭＩが２４．５よりも小さいまたは年齢が４０歳以下であると判定した場合（ステップＳＡ６においてＮＯの場合）には、ステップＳＡ８に進んで、ユーザが糖尿病型であると判定する。すなわち、空腹時血糖値が１２６ｍｇ／ｄｌよりも大きくて、ＨｂＡ１ｃが６．５％よりも大きい場合で、且つ、ＢＭＩが２４．５よりも小さいまたは年齢が４０歳以下の場合には、ユーザは糖尿型と判定される。

以上のように本実施の形態によれば、ユーザの過去の空腹時血糖値の測定値を用いて将来の空腹時血糖値を予測するため、各ユーザに合わせて将来の空腹時血糖値を精度良く予測することができる。

しかも、ユーザの血糖値の測定値、ＨｂＡ１ｃの測定値及び健康診断の結果を用いて、ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれであるかを判定するため、ユーザの現在の状態を精度良く判定することができる。すなわち、従来のような血糖値及びＨｂＡ１ｃの測定値だけでなく、健康診断結果も用いて、ユーザの現在の状態を判定することにより、ユーザの定常的な健康状態も考慮した判定が可能になる。しかも、ユーザの過去の空腹時血糖値の測定値を用いて将来の空腹時血糖値を予測する際に、前記判定結果も用いることにより、将来の空腹時血糖値をより精度良く予測することができる。

本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図５及び図６に示すステップＳ１〜Ｓ８、ＳＡ１〜ＳＡ１０を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における血糖値予測装置１及び血糖値予測方法を実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）は、取得部１１、層判別部１２及び予測部１３として機能し、処理を行う。

ここで、本実施形態におけるプログラムを実行することによって、血糖値予測装置１を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施形態における血糖値予測装置１を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図７に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｌａｓｈ（登録商標））及びＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの光学記憶媒体が挙げられる。

（その他の実施形態）
以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。

前記実施形態では、リスク予測部３は、糖尿病の罹病リスクの予測を、標準正規分布を用いて行う。しかしながら、リスク予測が可能な方法であれば、他の方法を用いて糖尿病の罹病リスクの予測を行ってもよい。

前記実施形態では、層判別予測部２が、血糖値予測装置１によって予測された空腹時血糖値に基づいてユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のいずれに該当するかを予測した後、リスク予測部３が、ユーザの糖尿病の罹病リスクを予測する。しかしながら、ユーザが将来、正常型、境界型及び糖尿病型のいずれに該当するかを予測することなく、リスク予測部３による糖尿病の罹病リスクを予測してもよい。また、糖尿病の罹病リスクの予測を行わなくてもよい。

前記実施形態では、血糖値予測装置１の取得部１１は、データサーバ５から血糖値の測定結果を取得するように構成されている。しかしながら、取得部１１は、血糖値測定装置から血糖値の測定結果を取得してもよい。また、血糖値測定部を血糖値予測装置１と一体に設けるとともに、取得部１１が該血糖値測定部から血糖値の測定結果を取得してもよい。

前記実施形態では、血糖値予測装置１は、ユーザの層判別を行う際に、食後１ｈの血糖値及び食後２ｈの血糖値の各測定値を用いる。しかしながら、血糖値予測装置１は、食後から所定時間経過した血糖値であれば、１時間及び２時間以外の時間経過後の血糖値の測定値を用いて、ユーザの層判別を行ってもよい。

上述した実施の形態の一部または全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１５）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測装置であって、
前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得部と、
前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別部と、
前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測部とを備える、血糖値予測装置。

（付記２）
前記層判別部は、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、付記１に記載の血糖値予測装置。

（付記３）
前記予測部は、
前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出部と、
前記差分算出部によって算出した差分と前記層判別部による判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出部とを有する、付記１または２に記載の血糖値予測装置。

（付記４）
前記差分算出部は、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
前記血糖値算出部は、前記差分算出部によって求められた差分の時系列変化と前記層判別部による判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、付記３に記載の血糖値予測装置。

（付記５）
前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、付記１から４のいずれか一つに記載の血糖値予測装置。

（付記６）
ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法であって、
前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得ステップと、
前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、
前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップとを備える、血糖値予測方法。

（付記７）
前記層判別ステップは、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、付記６に記載の血糖値予測方法。

（付記８）
前記予測ステップは、
前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出した差分と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出ステップとを有する、付記６または７に記載の血糖値予測方法。

（付記９）
前記差分算出ステップは、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
前記血糖値算出ステップは、前記差分算出ステップによって求められた差分の時系列変化と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、付記８に記載の血糖値予測方法。

（付記１０）
前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、付記６から９のいずれか一つに記載の血糖値予測方法。

（付記１１）
ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法を実行するためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断の結果を取得する取得ステップと、
前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、
前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップとを実行させる、プログラム。

（付記１２）
前記層判別ステップにおいて、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、付記１１に記載のプログラム。

（付記１３）
前記コンピュータによって、前記予測ステップにおいて、
前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出ステップと、
前記差分算出ステップによって算出した差分と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出ステップとを実行させる、付記１１または１２に記載のプログラム。

（付記１４）
前記差分算出ステップにおいて、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
前記血糖値算出ステップにおいて、前記差分算出ステップによって求められた差分の時系列変化と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、付記１３に記載のプログラム。

（付記１５）
前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、付記１１から１４のいずれか一つに記載のプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１５年１０月３０日に出願された日本出願特願２０１５−２１５０６１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明は、ユーザの将来の血糖値を予測するための血糖値予測装置に利用可能である。

１ 血糖値予測装置
２ 層判別予測部
３ リスク予測部
１０ 発症リスク予測装置
１１ 取得部
１２ 層判別部
１３ 予測部
２１ 差分算出部
２２ 血糖値算出部

Claims (15)

1. ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測装置であって、
   前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断結果を取得する取得部と、
   前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別部と、
   前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測部と、
   所定期間内の空腹時血糖値の変化のばらつきを用いて標準正規分布を生成し、生成した前記標準正規分布の信頼区間を、糖尿病と判定される閾値である空腹時血糖値に設定した分割線により分割し、前記分割線により分割された前記信頼区間の領域と前記信頼区間の面積とを用いて面積比率を求め、前記面積比率に前記信頼区間の信頼度を乗算して糖尿病の罹病リスクを算出するリスク予測部と、
   を備える、血糖値予測装置。
2. 前記層判別部は、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、請求項１に記載の血糖値予測装置。
3. 前記予測部は、
   前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出部と、
   前記差分算出部によって算出した差分と前記層判別部による判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出部とを有する、請求項１または２に記載の血糖値予測装置。
4. 前記差分算出部は、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
   前記血糖値算出部は、前記差分算出部によって求められた差分の時系列変化と前記層判別部による判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、請求項３に記載の血糖値予測装置。
5. 前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、請求項１から４のいずれか一つに記載の血糖値予測装置。
6. ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法であって、
   コンピュータが、
   前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断結果を取得する取得ステップと、
   前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、
   前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップと、
   所定期間内の空腹時血糖値の変化のばらつきを用いて標準正規分布を生成し、生成した前記標準正規分布の信頼区間を、糖尿病と判定される閾値である空腹時血糖値に設定した分割線により分割し、前記分割線により分割された前記信頼区間の領域と前記信頼区間の面積とを用いて面積比率を求め、前記面積比率に前記信頼区間の信頼度を乗算して糖尿病の罹病リスクを算出するリスク判定ステップと、
   を実行する、血糖値予測方法。
7. 前記層判別ステップは、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、請求項６に記載の血糖値予測方法。
8. 前記予測ステップは、
   前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出ステップと、
   前記差分算出ステップによって算出した差分と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出ステップとを有する、請求項６または７に記載の血糖値予測方法。
9. 前記差分算出ステップは、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
   前記血糖値算出ステップは、前記差分算出ステップによって求められた差分の時系列変化と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、請求項８に記載の血糖値予測方法。
10. 前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、請求項６から９のいずれか一つに記載の血糖値予測方法。
11. ユーザの血糖値を予測するための血糖値予測方法を実行するためのプログラムであって、
    コンピュータに、
    前記ユーザの血糖値の測定値、前記ユーザのＨｂＡ１ｃの測定値及び前記ユーザの健康診断結果を取得する取得ステップと、
    前記血糖値の測定値、前記ＨｂＡ１ｃの測定値及び前記健康診断結果に基づいて、前記ユーザが正常型、境界型及び糖尿病型のうちいずれであるかを判別する層判別ステップと、
    前記判別の結果と前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値とを用いて、
    前記ユーザの今後の空腹時血糖値を予測する予測ステップと、
    所定期間内の空腹時血糖値の変化のばらつきを用いて標準正規分布を生成し、生成した前記標準正規分布の信頼区間を、糖尿病と判定される閾値である空腹時血糖値に設定した分割線により分割し、前記分割線により分割された前記信頼区間の領域と前記信頼区間の面積とを用いて面積比率を求め、前記面積比率に前記信頼区間の信頼度を乗算して糖尿病の罹病リスクを算出するリスク判定ステップと、
    を実行させる、プログラム。
12. 前記層判別ステップにおいて、前記血糖値の測定値として、空腹時血糖値及び食後から所定時間経過後の血糖値のそれぞれの測定値を用いる、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記コンピュータによって、前記予測ステップにおいて、
    前記ユーザの過去の時点における空腹時血糖値の測定値と、該過去の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分を求める差分算出ステップと、
    前記差分算出ステップによって算出した差分と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する血糖値算出ステップとを実行させる、請求項１１または１２に記載のプログラム。
14. 前記差分算出ステップにおいて、前記ユーザの過去における空腹時血糖値として、過去の複数の時点での空腹時血糖値を用いるとともに、前記差分として、前記過去の複数の時点での空腹時血糖値の測定値と該複数の時点での前記ユーザの年齢における空腹時血糖値の統計的な平均値との差分の時系列変化を求め、
    前記血糖値算出ステップにおいて、前記差分算出ステップによって求められた差分の時系列変化と前記層判別ステップによる判別の結果とを用いて前記ユーザの今後の空腹時血糖値を算出する、請求項１３に記載のプログラム。
15. 前記健康診断結果は、ＢＭＩ及び年齢である、請求項１１から１４のいずれか一つに記載のプログラム。

Images